Yapay zeka içerik planlama ve üretme şeklimizi değiştiriyor. Ayrıca, insanların Google'da aradıklarından Netflix'te aşırı izlediklerine kadar materyalleri nasıl keşfettiklerini de etkiliyor.
Daha da önemlisi, içerik pazarlamacıları için, sunduğunuz şeyi iyileştirmek ve müşteri amacına daha iyi uyum sağlamak için bazı içerik türlerini otomatikleştirerek ve mevcut materyalleri analiz ederek ekiplerin büyümesini sağlar.
AI'da birkaç hareketli parça var ve makine öğrenme süreçler. Hiç akıllı bir asistana (Siri veya Alexa gibi) bir soru sordunuz mu?
Yanıt büyük olasılıkla “evet”tir, bu da doğal dil işlemeyi bir düzeyde (NLP) zaten bildiğinizi gösterir.
Alan Turing her teknisyenin duyduğu bir isimdir. Tanınmış Turing Testi ilk olarak 1950 yılında ünlü matematikçi ve bilgisayar bilimcisi Alan Turing tarafından geliştirilmiştir.
Çalışmalarında iddia etti Bilişim Makineleri ve İstihbarat Bir makine, bir kişiyle konuşabiliyorsa ve onu bir insanla sohbet ettiğine inandırabiliyorsa, yapay olarak zekidir.
Bu, NLP teknolojisinin temelini oluşturdu. Etkili bir NLP sistemi, sorguyu ve bağlamını kavrayabilecek, analiz edebilecek, en iyi eylem planını seçebilecek ve kullanıcının anlayacağı bir dilde cevap verebilecektir.
Verilerle ilgili görevleri tamamlamaya yönelik dünya çapındaki standartlar arasında yapay zeka ve makine öğrenimi teknikleri yer alır. Peki ya insan dili?
Doğal dil oluşturma (NLG), doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil işleme (NLP) alanlarının tümü son yıllarda çok fazla ilgi görmüştür.
Ancak üçünün farklı sorumlulukları olduğundan, karışıklığı önlemek çok önemlidir. Birçoğu, bu fikirleri bütünüyle kavradıklarına inanıyor.
Doğal dil isimlerde zaten mevcut olduğundan, kişinin yaptığı tek şey onu işlemek, anlamak ve üretmektir. Yine de, birbirinin yerine kullanılan bu ifadelerle ne sıklıkta karşılaştığımız göz önüne alındığında, biraz daha derine inmenin yararlı olabileceğine karar verdik.
Sonuç olarak, her birine yakından bakarak başlayalım.
Doğal Dil İşleme nedir?
Herhangi bir doğal dil, bilgisayarlar tarafından serbest biçimli bir metin olarak kabul edilir. Bunu, veri girerken sabit yerlerde sabit anahtar kelimelerin olmadığı takip eder. Doğal dilin yapılandırılmamış olmasının yanı sıra çeşitli ifade seçenekleri de vardır. Bu üç ifadeyi örnek olarak alın:
- Bugün hava nasıl?
- Bugün yağmur ihtimali var mı?
- Bugün şemsiyemi getirmemi gerektiriyor mu?
Bu ifadelerin her biri, ortak payda olan bugünün hava tahminini soruyor.
İnsanlar olarak, bu temel bağlantıları neredeyse anında görebilir ve uygun şekilde hareket edebiliriz.
Ancak, bu bir bilgisayarlar için meydan okuma çünkü her algoritma, girdinin belirli bir formatı takip etmesini gerektirdiğinden ve her üç ifadenin de farklı yapıları ve formatları vardır.
Ve bir bilgisayarın anlamasına yardımcı olmak için her doğal dilde her bir kelime kombinasyonu için kuralları kodlamaya çalışırsak, işler çok yakında çok zorlaşacak. Bu durumda NLP devreye giriyor.
etmeye çalışan doğal dil işleme (NLP) model doğal insan dili veriler, hesaplamalı dilbilimden kaynaklanmaktadır.
Ek olarak, NLP, önemli miktarda insan girdisini işlerken makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanmaya odaklanır. Felsefe, dilbilim, bilgisayar bilimi, bilgi sistemleri ve iletişimde sıklıkla kullanılır.
Hesaplamalı dilbilim, sözdizimi analizi, konuşma tanıma, makine çevirisi ve NLP'nin diğer alt alanları sadece birkaçıdır. Doğal dil işleme, yapılandırılmamış materyali, işlev görmesi için uygun formata veya yapılandırılmış bir metne dönüştürür.
Kullanıcının herhangi bir şey söylediğinde ne demek istediğini anlamak için algoritmayı oluşturur ve çok miktarda veri kullanarak modeli eğitir.
Tanımlama (varlık tanıma olarak bilinir) için farklı varlıkları birlikte gruplayarak ve kelime kalıplarını tanıyarak çalışır. Kelime kalıplarını bulmak için Lemmatization, tokenization ve stemming teknikleri kullanılır.
Bilgi çıkarma, ses tanıma, konuşmanın bir kısmını etiketleme ve ayrıştırma, NLP'nin yaptığı işlerden sadece birkaçıdır.
Gerçek dünyada NLP, ontoloji doldurma, dil modelleme, duyguları analiz, konu çıkarma, adlandırılmış varlık tanıma, konuşma bölümleri etiketleme, bağlantı çıkarma, makine çevirisi ve otomatik soru yanıtlama.
Doğal Dil Anlayışı Nedir?
Doğal dil işlemenin küçük bir kısmı doğal dil anlamadır. Dil basitleştirildikten sonra, bilgisayar yazılımı anlamalı, anlam çıkarsamalı ve hatta muhtemelen duygu analizi yapmalıdır.
Aynı metnin birkaç anlamı olabilir, birkaç cümle aynı anlama gelebilir veya duruma göre anlam değişebilir.
NLU algoritmaları, bir ifadenin ne anlama geldiğini bilmek kadar basit veya iki kişi arasındaki bir konuşmayı yorumlamak kadar karmaşık olabilen giriş metnini anlamak için birçok kaynaktan gelen metni işlemek için hesaplama yöntemlerini kullanır.
Metniniz makine tarafından okunabilir bir biçime dönüştürülür. Sonuç olarak, NLU metni deşifre etmek ve bir sonuç üretmek için hesaplama teknikleri kullanır.
NLU, iki kişi arasındaki bir konuşmayı anlamak, birinin belirli bir durum hakkında nasıl hissettiğini belirlemek ve benzer nitelikteki diğer durumlar gibi çeşitli durumlarda uygulanabilir.
Özellikle, NLU'yu kavramak için dört dil düzeyi vardır:
- Sözdizimi: Bu, dilbilgisinin uygun şekilde kullanılıp kullanılmadığını ve cümlelerin nasıl bir araya getirildiğini belirleme sürecidir. Örneğin, mantıklı olup olmadığını belirlemek için bir cümlenin bağlamı ve dilbilgisi dikkate alınmalıdır.
- Semantik: Metni incelediğimizde, iki kişi arasında fiil tenoru veya kelime seçimi gibi bağlamsal anlam nüansları vardır. Bu bilgi bitleri, aynı konuşulan kelimenin kullanılabileceği herhangi bir senaryodan sonuçlar sağlamak için bir NLU algoritması tarafından da kullanılabilir.
- Kelime anlamı belirsizleştirme: Bir cümledeki her kelimenin ne anlama geldiğini bulma sürecidir. Bağlama bağlı olarak, bir terime anlamını verir.
- Pragmatik analiz: Çalışmanın ortamını ve amacını anlamaya yardımcı olur.
NLU için önemlidir veri bilimcileri çünkü onsuz, sohbet robotları ve konuşma tanıma yazılımı gibi teknolojilerden anlam çıkarma yeteneğinden yoksundurlar.
Ne de olsa insanlar konuşma özellikli bir botla konuşmaya alışkın; bilgisayarlar ise bu kolaylık lüksüne sahip değildir.
Ayrıca, NLU bir konuşmadaki duyguları ve küfürleri tam olarak sizin kadar tanıyabilir. Bu, veri bilimcilerinin çeşitli içerik biçimlerini yararlı bir şekilde inceleyebilecekleri ve NLU'nun yeteneklerini kullanarak metni sınıflandırabilecekleri anlamına gelir.
NLG, yapılandırılmamış verileri kullanılabilir verilere dönüştürmek için organize etmeyi ve anlamlandırmayı amaçlayan doğal dil anlayışına doğrudan karşı çalışır. Ardından, NLG'yi tanımlayalım ve veri bilimcilerinin pratik kullanım durumlarında onu kullanma biçimlerini keşfedelim.
Doğal Dil Üretimi Nedir?
Doğal dil işleme, doğal dil üretimini de içerir. Bilgisayarlar doğal dil üretimini kullanarak yazabilir, ancak doğal dil anlama, okuduğunu anlamaya odaklanır.
NLG, belirli veri girişlerini kullanarak insan dilinde yazılı bir yanıt oluşturur. Metin okuma hizmetleri bu metni konuşmaya dönüştürmek için de kullanılabilir.
Veri bilimcileri bir NLG sistemine veri sağladığında, sistem diyalog yoluyla anlaşılabilecek anlatılar üretmek için verileri analiz eder.
Özünde, NLG, veri kümelerini, doğal dil adı verilen, ikimizin de anladığı bir dile dönüştürür. Dikkatle incelenen ve mümkün olan maksimum ölçüde doğru çıktılar sağlayabilmesi için NLG, gerçek hayattaki bir insanın deneyimine sahiptir.
Daha önce tartıştığımız Alan Turing'in bazı yazılarına kadar izlenebilen bu yöntem, eldeki konudan bağımsız olarak, bir bilgisayarın onlarla makul ve doğal bir şekilde konuştuğuna insanları ikna etmek için çok önemlidir.
NLG, organizasyonlar tarafından, şirket içindeki herkes tarafından kullanılabilecek konuşma anlatımları üretmek için kullanılabilir.
İş zekası gösterge panoları, otomatik içerik üretimi ve daha etkili veri analizi için en sık kullanılan NLG, pazarlama, insan kaynakları, satış ve bilgi teknolojisi gibi departmanlarda çalışan profesyonellere büyük yardımcı olabilir.
NLU ve NGL, NLP'de nasıl bir rol oynuyor?
NLP, veri bilimcileri tarafından kullanılabilir ve yapay zeka profesyoneller, yapılandırılmamış veri kümelerini bilgisayarların konuşma ve metne çevirebileceği biçimlere dönüştürebilir - hatta onlara sorduğunuz bir soruya bağlamsal olarak uygun yanıtlar oluşturabilirler (Siri ve Alexa gibi sanal asistanları tekrar düşünün).
Fakat NLU ve NLG, NLP'ye nerede uyuyor?
Hepsi farklı roller üstlenseler de, bu üç disiplinin ortak bir noktası vardır: hepsi doğal dille ilgilidir. Peki, üçü arasındaki fark nedir?
Bunu şu şekilde düşünün: NLU, insanların kullandığı dili kavramayı amaçlarken, NLP en önemli verileri tanımlar ve bunları metin ve sayılar gibi şeyler halinde düzenler.
Zararlı şifreli iletişimlere bile yardımcı olabilir. NLG ise anlamlı olarak yorumlayabileceğimiz hikayeler üretmek için yapılandırılmamış veri koleksiyonlarını kullanır.
NLP'nin Geleceği
NLP'nin çok sayıda mevcut ticari kullanımı olmasına rağmen, birçok işletme onu geniş çapta benimsemeyi zor buldu.
Bunun nedeni çoğunlukla aşağıdaki sorunlardır: Kuruluşları sıklıkla etkileyen bir sorun, aşırı bilgi yüklemesidir ve bu da, görünüşte bitmeyen daha fazla veri denizi arasında hangi veri setlerinin çok önemli olduğunu belirlemelerini zorlaştırır.
Ek olarak, NLP'yi etkin bir şekilde kullanmak için kuruluşlar sıklıkla, verilerden değerli bilgiler elde etmelerini sağlayan belirli yöntem ve ekipmanlara ihtiyaç duyar.
Son olarak, NLP, şirketlerin NLP'yi kullanan çeşitli veri kaynaklarından gelen veri koleksiyonlarını işlemek ve saklamak istiyorlarsa son teknoloji makinelere ihtiyaç duyduklarını ima eder.
Firmaların büyük bir kısmının NLP'yi benimsemesini engelleyen engellere rağmen, aynı kuruluşların nihayetinde robotlarının gerçekçi, insan benzeri etkileşimleri ve tartışmaları sürdürmesini sağlamak için NLP, NLU ve NLG'yi benimsemeleri muhtemel görünüyor.
Anlambilim ve sözdizimi, çok fazla dikkat çeken iki NLP araştırma alt alanıdır.
Sonuç
Buraya kadar tartıştıklarımızı dikkate alarak: Sese ve yazıya anlam yükleyen NLU, doğal dili okur ve anlar ve NLG, makinelerin yardımıyla yeni bir dil geliştirir ve üretir.
Dil, gerçekleri çıkarmak için NLU tarafından kullanılırken, NLG, doğal dil üretmek için NLU tarafından elde edilen içgörüleri kullanır.
Apple, Google ve Amazon gibi BT endüstrisindeki büyük oyuncuların NLP'ye yatırım yapmaya devam etmelerine dikkat edin. sistemler geliştirmek insan davranışını taklit eden
Yorum bırak